本项目提出一种快速鲁棒的图像局部仿射不变特征提取方法。该方法首先对图像进行M进制小波变换,根据M进制小波变换系数的能量性质来检测图像特征点;然后以检测到的稳定特征点为中心,根据特征点周围的局部图像信息,以矩的形式构造仿射不变特征描述子。本项目特色和创新主要体现在通过分析M进制小波系数与图像特征的关系,提出了一种用来提取图像仿射不变特征的方法。该方法很好地解决了视点变化较大情况下,提取图像仿射不变特征的问题,对图像的旋转变化、尺度变化、视点变化、平移等所有仿射变换均具有很好的不变性,在亮度变化和噪声干扰等外部条件影响下也能保持较高的鲁棒性。并通过研究并行加速与降低特征描述子向量维数等,力图使所提的方法易于快速实现。本项目有一定的理论创新,研究成果在三维重建、图像检索、目标识别、视频数据挖掘及军事应用等方面具较大应用价值。
affine invariant;feature extraction;feature matching;M-band wavelet;image feature descriptor
为了实现具有完全仿射不变性的图像局部特征提取方法,并通过合理的特征匹配机制验证方法的有效性和稳定性,本项目在以下几个方面做了深入研究并取得了多项技术突破1)研究了图像特征点检测方法研究,提出了基于双树复数小波变换尺度与旋转不变的图像特征点的检测方法,提出了面向视点变化较大等复杂情况图像局部仿射不变特征提取方法,以及基于摄像机运动不变先验信息的时空局部特征检测及描述方法;2)研究了特征描述子构造方法研究,提出了基于空间梯度和像素灰度的图像局部特征描述子构造方法,提出了多尺度的最稳定极值区域检测方法,提出了使用Walsh变换的功率谱来描述图像局部特征区域的方法; 3)研究了仿射不变特征的匹配方法及快速实现方法,提出了基于尺度空间的极值区域提取的快速算法,提出了面向非局域自相似图像块匹配问题的旋转不变相似性度量方法,以及提出了M进制小波并行加速器结构设计方法及特征提取、匹配快速计算方法. 主要研究主要成果为 1) 获得 2 项国家发明专利授权,申请了 7 项国家专利; 2) 项目负责人出版专著(第一作者)1 部; 3) 发表/录用学术论文 18 篇,其中 SCI 期刊论文 11 篇, EI 检索论文 18 篇。